[發(fā)明專利]基于交互式分割的胃部脂肪組織提取方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310030121.6
• 申請日: 2013-01-25
• 公開（公告）號: CN103208114A
• 公開（公告）日: 2013-07-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉芳;周治國;李玲玲;郝紅俠;戚玉濤;焦李成;陳穎峰;尚榮華;馬文萍;馬晶晶
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及胃部CT圖像的脂肪組織提取，可用于對醫(yī)學(xué)圖像的分割。?

背景技術(shù)

根據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計，胃癌在全球惡性腫瘤死亡率中排名第二，其發(fā)展迅速、易于轉(zhuǎn)移的特點是導(dǎo)致死亡率居高不下的重要原因。淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是影響胃癌預(yù)后的重要獨立因素，內(nèi)外科治療前需要盡可能準(zhǔn)確的了解淋巴結(jié)情況以確定治療方案及評價預(yù)后。淋巴結(jié)主要分布在胃壁周圍的脂肪組織內(nèi)。因而準(zhǔn)確地分割脂肪組織是非常重要的。當(dāng)前CT是常用的影像學(xué)手段。?

由于CT圖像中結(jié)構(gòu)和紋理比較復(fù)雜，自動提取脂肪組織仍然是一個有挑戰(zhàn)的任務(wù)。手動提取比較費(fèi)時，并且往往不適合臨床應(yīng)用。因此，交互引導(dǎo)提取過程的半自動方法是目前更加有效的做法。半自動方法又稱交互式分割，能夠取得自動分割更好的結(jié)果。?

早期的交互式分割主要基于區(qū)域或者邊界的屬性，比如主動輪廓模型和智能剪刀。由于這些算法均不能綜合考慮邊界和區(qū)域，因而又出現(xiàn)了綜合考慮這兩者的方法，如圖切的方法和隨機(jī)游走算法。近年來，由于區(qū)域合并的方法能極大地的降低計算復(fù)雜度，因而備受關(guān)注。當(dāng)前大部分方法需要同時給目標(biāo)和背景的標(biāo)記信息才能完成分割。在臨床應(yīng)用中，盡管醫(yī)生或者放射師能夠很容易地標(biāo)記處脂肪組織，但是由于脂肪組織周圍的背景信息包括各種各樣的器官和組織，他們很難標(biāo)記出有效的背景信息，從而在分割過程中會將背景誤分為脂肪組織，并且在同一幅圖上不同的背景信息將會對的分割結(jié)果影響很大，導(dǎo)致分割效果不理想。?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出了一種基于交互式分割的胃部脂肪組織提取方法，以解決由于脂肪組織周圍的背景信息復(fù)雜，人為標(biāo)記背景區(qū)域困難，所產(chǎn)生的將背景區(qū)域誤分為脂肪組織區(qū)域的問題，更加有效地提取脂肪組織。?

實現(xiàn)本發(fā)明目的技術(shù)思路是：在現(xiàn)有交互式分割框架的基礎(chǔ)上，在目標(biāo)信息標(biāo)記部分，僅需要輸入脂肪組織信息，而不需要輸入背景信息。其步驟包括如下：?

(1)預(yù)處理步驟，對胃部CT圖像進(jìn)行初始分分割，即先將圖像分割成許多小區(qū)域，然后在分割的小區(qū)域上標(biāo)記出脂肪組織信息，得到預(yù)處理圖像；?

(2)區(qū)域表示和相似性測量步驟，在預(yù)處理圖像上，用一個描述算子描述預(yù)處理圖像上的每一小區(qū)域的圖像特征，并且用一個相似性度量算子來度量預(yù)處理圖像上區(qū)域之間的相似性；?

(3)脂肪組織提取步驟，根據(jù)區(qū)域之間的相似性的大小，以判斷是否合并區(qū)域，合并后有標(biāo)記信息的區(qū)域為所提取的脂肪組織。?

本發(fā)明由于用一個描述算子描述預(yù)處理圖像上的每一小區(qū)域的圖像特征，并且用一個相似性度量算子來度量預(yù)處理圖像上區(qū)域之間的相似性，因而能在只需要輸入標(biāo)記脂肪組織的交互式信息，而不需要輸入背景標(biāo)記的情況下，仍可取得比的現(xiàn)有技術(shù)需要同時輸入脂肪組織和背景的交互式信息的良好效果。?

仿真實驗結(jié)果表明，本發(fā)明能夠有效地提取胃部CT圖像的脂肪組織，且具有較好的魯棒性。?

附圖說明

圖1是本發(fā)明的流程圖；?

圖2是本發(fā)明仿真1提取的第一張圖像結(jié)果圖；?

圖3是本發(fā)明仿真1提取的第二張圖像結(jié)果圖；?

圖4是本發(fā)明仿真1提取的第三張圖像結(jié)果圖；?

圖5是本發(fā)明仿真2的魯棒性分析圖像結(jié)果圖；?

圖6是本發(fā)明仿真3的正確率TPR性能比較圖；?

圖7是本發(fā)明仿真3的錯誤率FPR性能比較圖；?

圖8是本發(fā)明仿真3的定量測量策略F-score性能比較圖。?

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對基于交互式分割的胃部脂肪組織提取方法做進(jìn)一步描述。?

參照圖1，本發(fā)明基于交互式分割的胃部脂肪組織提取方法，包括如下步驟：?

步驟1，對胃部CT圖像預(yù)處理?

(1a)對胃部CT圖像進(jìn)行初始分分割，即利用現(xiàn)有的均值漂移法或分水嶺?法以及超像素，將整個圖像分割成許多個小區(qū)域，本實例采用EDISON軟件系統(tǒng)實現(xiàn)的均值漂移法將胃部CT圖像分割成多個小區(qū)域，由于均值漂移具有較少的過分割區(qū)域，同時能夠較好的保持目標(biāo)邊界，這樣不僅可以降低計算復(fù)雜度，而且可以很好地保持目標(biāo)邊界；?

(1b)在分割后的小區(qū)域上標(biāo)記脂肪組織信息，并把有標(biāo)記信息的區(qū)域稱之為標(biāo)記脂肪組織區(qū)域，而沒有標(biāo)記信息的區(qū)域稱為未標(biāo)記區(qū)域，得到預(yù)處理圖像，即該預(yù)處理圖像包括標(biāo)記的脂肪組織區(qū)域和未標(biāo)記區(qū)域兩部分。?

步驟2，區(qū)域表示?